python怎样将数据做成直方图，python画几组数据的直方图

pandas可视化直方图意义

1、【数据可视化】Pandas画直图 pandas.DataFrame.hist 使函数：功能：制作DataFrame的直图 直图是数据分布的表。

2、直方图是比较常见的视图，它是把横坐标等分成了一定数量的小区间，然后在每个小区间内用矩形条（bars）展示该区间的数值 Matplotlib Seaborn 垂直条形图 条形图可以帮我们查看类别的特征。

3、在数据可视化方面，Pandas可以与其他数据可视化库配合使用，让我们可以更加直观、清晰地呈现数据。

如何通过直方图分析中文数据的趋势或模式?

1、直方图的面积总和等于该数据的总量，即所有矩形的面积之和等于该数据的总数。每个矩形的宽度相等，高度表示该数据值出现的频率。因此，直方图可以直观地展示数据的分布情况，尤其是数据的集中和离散程度。

2、通过观察直方图，我们可以快速了解数据的分布情况，例如是否存在偏态、峰态以及集中程度。直方图也可以用于比较不同组或类别之间的数据分布情况，以发现差异和相似之处。

3、确定分箱边界：直方图还可以用于确定分箱边界。在数据挖掘和数据分析中，经常需要对数据进行分箱操作，即将数据分成若干个箱子，每个箱子内的数据具有相似的属性。

4、直方图可以帮助我们预测未来的趋势并做出决策。通过对历史数据的分布进行分析，我们可以发现潜在的模式和规律，并基于这些分析结果进行预测。

python画hist直方图

1、histo=plt.hist(data，num)plt.plot(histo[1][0：num]，histo[0]，r，linewidth=2) 画出的直方图的bar是分散的如图，红色曲线为每条bar的包络线。

2、设置x轴的标签 matplotlib中可以直接使用pyplot模块的xlabel()函数设置x轴的标签，xlabel()函数的语法格式如下所示：xlabel(xlabel，fontdict=None，labelpad=None，**kwargs)该函数各参数含义如下。

3、这里绘制了两张箱线图，一张没有显示平均值，另外一张显示了平均值，所使用的方法就是 boxplot，其完整参数列表为：参数很多，不要担心记忆问题，更别担心理解问题。

4、直方图由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况，一般用横轴表示数据范围，纵轴表示分布情况，饼图用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。

5、就像上一篇说的，比赛中的每个环节都至关重要，很有必要看下这些分布直方图，kde图，根据这些来处理异常值等，这里请教，为什么画了直方图还要画KDE？我理解说的都是差不多的东西。

6、题主是否想询问“python画直方图横坐标数字显示不完全的原因”？原因是x轴显示的刻度太密集。

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